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第7章決策樹某相親平臺數(shù)據(jù)示意表三種節(jié)點(diǎn)根節(jié)點(diǎn)樹的最頂端節(jié)點(diǎn)。內(nèi)部節(jié)點(diǎn)樹中間的那些節(jié)點(diǎn)。葉節(jié)點(diǎn)樹最底部的節(jié)點(diǎn)。構(gòu)造決策樹熵(Entropy)假設(shè)隨機(jī)變量X的概率分布為：隨機(jī)變量X的熵定義為：條件熵表示在已知隨機(jī)變量X的條件下隨機(jī)變量Y的不確性：假定數(shù)據(jù)集Y，特征X將其分成那么信息增益定義為集合Y的熵H(Y)與特征X條件下的條件熵H(Y|X)之差：性別推測數(shù)據(jù)集如何構(gòu)造決策樹？身高的條件熵身高(X1)出現(xiàn)的頻率及分割出來的子集:高(Y1)–2/8中(Y2)–3/8矮(Y3)–3/8計(jì)算H(Y)身高的信息增益計(jì)算信息增益體重的信息增益鞋碼的信息增益基尼指數(shù)有n個(gè)類，樣本屬于第k類的概率記為pk特征X條件下的基尼指數(shù)回歸問題的過擬合分類問題的過擬合
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